2020-03-18
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.labels_与.predict()的应用区别？
当数据量太大的时候！其实我们不必使用所有的数据来寻找质心，少量的数据就可以帮助我们确定质心了。当我们数据量非常大的时候，我们可以使用部分数据来帮助我们确认质心， 剩下的数据的聚类结果，使用predict来调用。
# 实例化的对象一致
k_means_partdata = KMeans(n_clusters=3, random_state=10)
# 隔着选取一半样本进行聚类， 此处会生成3个质心
k_means_partdata.fit(X[0::2])
# 对剩下的进行分类， 把这些样本分到已经找到的三个质心中， 离哪个质心近就分给哪个质心
k_means_partdata.predict(X[1::2])此时直接调用labels,返回的只是部分数据的标记
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